Lien de la formation : https://openclassrooms.com/fr/paths/324-data-analyst
Dans cette formation j'ai du faire une série de 10 projets, mais pour github, j'ai décidé de ne mettre que les 5 projets Python.
Projet 1 : Réalisez une étude de santé publique :
Prenez en main le langage Python pour analyser les données de la FAO sur la faim dans le monde.
Pour ce projet, il faudra faire un nettoyage succint, pour ensuite faire quelques calculs avec Numpy et finir avec quelques graphiques avec Matplotlib et Seaborn.
Projet 2 : Optimisez la gestion des données d'une boutique :
Les données de cette entreprise sont mal organisées. Faites cohabiter les différents jeux de données pour effectuer l'analyse demandée.
Pour ce projet, il faudra faire un nettoyage des données pour supprimer les potentiels doublons et faire quelques calculs avec Numpy.
Projet 3 : Analysez les ventes d'une librairie :
Vous avez accès à toutes les données de vente de votre client, une librairie. Répondez à leurs demandes en analysant les comportements d'achats.
Pour ce projet, il faudra faire un nettoyage un peu plus complet du jeu de données pour avoir une analyse graphique pertinente.
Projet 4 : Produisez une étude de marché :
Etudiez le marché de votre entreprise grâce à du clustering et une ACP pour faire des recommandations stratégiques.
Pour ce projet, il faudra faire un nettoyage complet, et on commencera à créer des algorithmes de clustering (non supervisé).
Projet 5 : Détectez des faux billets :
Construisez un modèle de prédiction pour détecter des faux billets grâce à du clustering et de la régression logistique avec Python.
Pour ce projet, le nettoyage n'étant pas réellement nécessaire, car nous possédons déjà un jeu de données nettoyés. Il faudra par contre faire une imputation sur les valeurs manquantes, mais aussi créer un script de détection des billets à la fin du projet.
Je vais mettre mes projets depuis le début de ma formation pour voir mon évolution.